Eugenesia 2.0: Estamos en los albores de la elección de embriones por salud, altura y más

Equipo de tierra

Nathan Treff fue diagnosticado con diabetes tipo 1 a los 24 años. Es una enfermedad hereditaria, pero tiene causas complejas. Más de un gen está involucrado. Y el medio ambiente también juega un papel.

Así que no sabes quién lo conseguirá. El abuelo de Treff lo tenía y perdió una pierna. Pero los tres hijos pequeños de Treff están bien, hasta ahora. Está cruzando los dedos para que no lo desarrollen más tarde.

Ahora Treff, un especialista en fertilización in vitro, está trabajando en una forma radical de cambiar las probabilidades. Usando una combinación de modelos de computadora y pruebas de ADN, la empresa nueva con la que está trabajando, Predicción genómica , cree que tiene una forma de predecir qué embriones de FIV en una placa de laboratorio tendrían más probabilidades de desarrollar diabetes tipo 1 u otras enfermedades complejas. Armados con tales cuadros de mando estadísticos, los médicos y los padres podrían juntarse y optar por evitar los embriones con calificaciones reprobatorias.

Las clínicas de FIV ya analizan el ADN de los embriones para detectar enfermedades raras, como la fibrosis quística, causada por defectos en un solo gen. Pero estas pruebas previas a la implantación están preparadas para dar un gran salto adelante, ya que es posible observar más profundamente el genoma de un embrión y crear amplios pronósticos estadísticos sobre la persona en la que se convertiría.

El avance se está produciendo, dicen los científicos, gracias a una creciente avalancha de datos genéticos recopilados a partir de grandes estudios de población. A medida que los modelos estadísticos conocidos como predictores engullen el ADN y la información de salud de cientos de miles de personas, se vuelven más precisos para detectar los patrones genéticos que presagian el riesgo de enfermedades. Pero tienen un lado controvertido, ya que las mismas técnicas se pueden usar para proyectar la altura, el peso, el tono de piel e incluso la inteligencia de un embrión de FIV.

Además de Treff, quien es el director científico de la compañía, los fundadores de Genomic Prediction son Stephen Hsu, un físico que es vicepresidente de investigación en la Universidad Estatal de Michigan, y Laurent Tellier, un bioinformático danés que es director ejecutivo. Tanto Hsu como Tellier han estado muy involucrados en un proyecto en China que tiene como objetivo secuenciar los genomas de genios matemáticos, con la esperanza de arrojar luz sobre la base genética del coeficiente intelectual.

Detectar valores atípicos

Los planes de la compañía se basan en un maremoto de nuevos conocimientos que muestran cómo las pequeñas diferencias genéticas pueden sumarse para poner a una persona, pero no a otra, en alto riesgo de diabetes, una personalidad neurótica o una estatura más alta o más baja. Estos puntajes de riesgo poligénico ya se utilizan en pruebas genéticas directas al consumidor, como los informes de 23andMe que les dicen a los clientes su probabilidad genética de tener sobrepeso.

Para los adultos, las puntuaciones de riesgo son poco más que una novedad o una fuente de consejos de salud que pueden ignorar. Pero si se genera la misma información sobre un embrión, podría tener consecuencias existenciales: quién nacerá y quién se queda en un congelador de laboratorio.

Les recuerdo a mis socios: ‘Saben, si mis padres se hicieran esta prueba, no estaría aquí’, dice Treff, un galardonado experto en tecnología de diagnóstico que es autor de más de 90 artículos científicos.

Genomic Prediction se fundó este año y ha recaudado fondos de capitalistas de riesgo en Silicon Valley, aunque se niega a decir quiénes son. Tellier, cuya inspiración es la película de ciencia ficción gattaca , dice que la compañía planea ofrecer informes a los médicos de FIV y a los padres que identifiquen los valores atípicos: aquellos embriones cuyos puntajes genéticos los colocan en el extremo equivocado de una curva estadística para trastornos como diabetes, osteoporosis en la vejez, esquizofrenia y enanismo, dependiendo de si los modelos para esos problemas resultan precisos.

Un embrión humano de días en una clínica de FIV. Algunas células se pueden extraer para realizar pruebas de ADN. dallasfertility.com

El concepto de la compañía, que denomina pruebas genéticas preimplantacionales expandidas, o ePGT, agregaría efectivamente una gama de riesgos de enfermedades comunes al menú de los raros ya disponibles, que también planea evaluar. Su material promocional utiliza una imagen de un iceberg casi sumergido para transmitir la idea. Creemos que se convertirá en una parte estándar del proceso de FIV, dice Tellier, al igual que una prueba para el síndrome de Down es una parte estándar del embarazo.

Algunos expertos contactados por CON Revisión de tecnología dijeron que creían que era prematuro introducir la tecnología de puntuación poligénica en las clínicas de FIV, aunque tal vez no por mucho. Matthew Rabinowitz, director ejecutivo de la empresa de pruebas prenatales Natera , con sede en California, dice que cree que las predicciones obtenidas hoy podrían ser en gran medida engañosas porque los modelos de ADN no funcionan lo suficientemente bien. Pero Rabinowitz está de acuerdo en que la tecnología está llegando.

No va a detener el modelado en genética, y no va a impedir que la gente acceda a él, dice. Va a mejorar y mejorar.

preguntas agudas

Los médicos especialistas en fertilidad de EE. UU. consideran éticamente aceptable realizar pruebas en embriones para detectar riesgos de enfermedades, incluidos los riesgos de enfermedades que se desarrollan solo en una etapa avanzada de la vida. Pero los nuevos modelos de puntuación de ADN significan que los padres podrían elegir a sus hijos en función de rasgos como el coeficiente intelectual o el peso adulto. Esto se debe a que, al igual que la diabetes tipo 1, estos rasgos son el resultado de influencias genéticas complejas que los algoritmos predictores están diseñados para encontrar.

El modelo predijo la altura de las personas a partir de sus datos de ADN con una precisión de tres o cuatro centímetros.

Es la nariz del camello debajo de la tienda. Porque si lo estás haciendo por algo más serio, entonces es trivialmente fácil buscar cualquier otra cosa, dice michelle meyer , bioeticista del Sistema de Salud Geisinger que analiza cuestiones de genética reproductiva. Aquí está el dossier genómico de cada embrión. Y hojeas el libro. Imagínese elegir el embrión con más probabilidades de ingresar a Harvard como mamá, o de ser alto como papá.

Para Genomic Prediction, una pequeña empresa emergente con sede en una incubadora de tecnología en Nueva Jersey, tales preguntas serán especialmente definidas. Eso se debe al interés de larga data de Hsu en la selección genética para una inteligencia superior.

En 2014, Hsu escribió un ensayo titulado Super-Intelligent Humans Are Coming, en el que argumentó que seleccionar embriones para la inteligencia podría aumentar el coeficiente intelectual del niño resultante en 15 puntos.

Genomic Prediction dice que solo informará enfermedades, es decir, identificará los embriones que cree que se convertirán en personas con problemas médicos graves. Aun así, en su blog y en declaraciones públicas, Hsu lleva años desarrollando una visión que va mucho más allá.

Supongamos que pudiera decirles que el embrión cuatro será el más alto, el embrión tres será el más inteligente y el embrión dos será muy antisocial. Supongamos que ese nivel de granularidad estuviera disponible en los informes, el dijo la personalidad conservadora de radio y YouTube Stefan Molyneux esta primavera. Ese es el futuro a corto plazo que enfrentamos como civilización. Esto va a ser aquí.

Nathan Treff, especialista en FIV, es cofundador de Genomic Prediction, cuyo objetivo es evaluar embriones para enfermedades como la diabetes tipo 1. genomicprediction.com

Altura de medición

El combustible para los modelos predictivos es una avalancha de nuevos datos, más recientemente lecturas genéticas y registros médicos de 500.000 británicos de mediana edad que fueron publicados en julio por el Biobanco del Reino Unido , un proyecto nacional de medicina de precisión en ese país.

El tesoro de datos incluía, para cada voluntario, un mapa de alrededor de 800.000 polimorfismos de un solo nucleótido, o SNP, puntos en los que su ADN difiere ligeramente del de otra persona. El lanzamiento provocó una carrera desordenada por parte de los genetistas para actualizar sus cálculos sobre la cantidad exacta de enfermedades humanas, o incluso comportamientos de rutina como el consumo de pan, que podrían explicar estas diferencias genéticas.

Armados con los datos del Reino Unido, Hsu y Tellier afirmaron haber logrado un gran avance. Para un rasgo fácil de medir, la altura, utilizaron técnicas de aprendizaje automático para crear un predictor que se comportó sin problemas. Ellos reportado que el modelo podría, en su mayor parte, predecir la altura de las personas a partir de sus datos de ADN con una precisión de tres o cuatro centímetros.

La altura es actualmente el rasgo más fácil de predecir. Está determinada principalmente por los genes y siempre se registra en las bases de datos de población. Pero Tellier dice que las bases de datos genéticas se están acercando rápidamente al tamaño necesario para hacer predicciones precisas sobre otras características humanas, incluido el riesgo de enfermedades cuyas verdaderas causas ni siquiera se conocen.

Tellier dice que Genomic Prediction se concentrará en los rasgos de enfermedades para los cuales los predictores ya funcionan bastante bien, o lo harán pronto. Esos incluyen trastornos autoinmunes como la enfermedad que sufre Treff. En esas condiciones, un conjunto más pequeño de genes domina las predicciones, a veces haciéndolas más confiables.

Un informe de Alemania en 2014, por ejemplo, encontró que era posible distinguir con bastante precisión, solo a partir de una puntuación de ADN poligénico, entre una persona con diabetes tipo 1 y una persona sin ella. Si bien los puntajes no son perfectamente precisos, considere cómo podrían influir en un posible padre. En promedio, los hijos de un hombre con diabetes tipo 1 tienen una posibilidad entre 17 de desarrollar la enfermedad. Elegir el mejor de varios embriones producidos en una clínica de FIV, incluso con un predictor propenso a errores, podría reducir las probabilidades.

En el caso de la altura, Genomic Prediction espera usar el modelo para ayudar a identificar embriones que se convertirían en adultos de menos de 4'10', la definición médica de enanismo, dice Tellier. Hay muchas desventajas físicas y psicológicas por ser tan bajo. Eventualmente, la compañía también podría tener la capacidad de identificar problemas intelectuales, como embriones con un coeficiente intelectual previsto de menos de 70.

La compañía no tiene la intención de dar puntajes de rasgos sin procesar a los padres, solo para marcar los embriones que probablemente sean anormales. Eso se debe a que el producto tiene que ser éticamente defendible, dice Hsu: Solo revelaríamos el estado atípico negativo. No informamos, 'Este tipo va a estar en la NBA'.

Algunos científicos dudan de que los puntajes resulten útiles para seleccionar mejores personas de los platos de FIV. Incluso si son precisos en promedio, para las personas no hay garantía de precisión milimétrica. Además, el entorno tiene un impacto tan grande en la mayoría de los rasgos como lo hacen los genes. Hay una alta probabilidad de que te equivoques, esa sería mi preocupación, dice Manuel Rivas, profesor de la Universidad de Stanford que estudia la genética de la enfermedad de Crohn. Si alguien está usando esa información para tomar decisiones sobre embriones, no sé qué hacer con ella.

Hemos visto un cambio tan loco en la cantidad de personas que podemos estudiar.

Los esfuerzos para introducir este tipo de puntuación estadística en la reproducción han suscitado críticas en el pasado. En 2013, 23andMe provocó indignación cuando ganó una patente sobre la idea de los menús desplegables que los padres podrían usar para elegir donantes de esperma u óvulos, por ejemplo, para tratar de obtener un color de ojos específico. La empresa, financiada por Google, dio marcha atrás rápidamente.

Pero desde entonces, las puntuaciones poligénicas se han convertido en un aspecto rutinario de las pruebas de ADN novedosas. una empresa llamada códigohumano vende una prueba de $ 199 en línea que usa puntajes SNP para decirle a dos personas qué tan altos podrían ser sus hijos. En la industria del ganado lechero, las pruebas poligénicas se utilizan ampliamente para evaluar la cantidad de leche que producirán los animales jóvenes.

En un nivel amplio, nuestra comprensión de los rasgos complejos ha evolucionado. No es que haya unos pocos genes que contribuyan a rasgos complejos; son decenas, o miles, o incluso todos los genes, dice Meyer, el profesor de Geisinger. Eso ha llevado a puntajes de riesgo poligénico. Son muchas variantes, cada una con pequeñas contribuciones propias, pero que juntas tienen una contribución significativa. Los sumas. En su predictor de altura, Hsu finalmente utilizó 20.000 variantes para adivinar la altura de cada persona.

Medición de embriones

En todo el mundo, un millón de parejas se someten a FIV cada año; en los EE. UU., los bebés probeta representan el 1 por ciento de los nacimientos. El diagnóstico genético preimplantacional, o PGD, ha sido parte de la tecnología desde la década de 1990. En ese procedimiento, se extraen algunas células de un embrión de días de edad que crece en un laboratorio para que puedan analizarse.

Hasta ahora, los médicos han utilizado PGD para detectar embriones con anomalías importantes, como cromosomas faltantes, así como también aquellos con defectos de un solo gen. Los padres que portan el gen defectuoso que causa la enfermedad de Huntington, por ejemplo, pueden usar pruebas de embriones para evitar tener un hijo con la dolencia cerebral fatal.

El físico Stephen Hsu desarrolló un predictor genético que utiliza el aprendizaje automático para estimar la altura, con una precisión de tres centímetros, a partir del ADN de una persona. Universidad del estado de michigan

El obstáculo para las pruebas poligénicas ha sido que, con tan pocas células, ha sido difícil obtener una visión amplia y precisa del genoma de un embrión necesaria para realizar los cálculos necesarios. Es muy difícil hacer mediciones confiables en ese pequeño ADN, dice Rabinowitz, el CEO de Natera.

Tellier dice que Genomic Prediction ha desarrollado un método mejorado para analizar el ADN embrionario, que dice que primero se usará para mejorar el PGD tradicional, combinando muchas pruebas de un solo gen en una sola. Tellier dice que la misma técnica es la que le permitirá recolectar puntajes poligénicos en embriones, aunque la compañía no describió el método en detalle. Pero otros científicos ya han demostrado formas de superar la barrera de la precisión.

En 2015, un equipo dirigido por Rabinowitz y Jay Shendure de la Universidad de Washington lo hizo secuenciando en detalle los genomas de dos padres sometidos a FIV. Eso les permitió inferir la secuencia del genoma del embrión, a pesar de que la prueba del embrión en sí misma no era más precisa que antes. Cuando nacieron los bebés, descubrieron que habían tenido razón.

Tenemos la tecnología para reconstruir el genoma de un embrión y crear un modelo poligénico, dice Rabinowitz, cuya empresa que cotiza en bolsa tiene un valor de alrededor de $ 600 millones, y que dice que ha estado considerando si entrar en el negocio de la puntuación de embriones. El problema es que las modelos no han estado del todo listas para el prime time.

Eso es porque a pesar del éxito de Hsu con la altura, los algoritmos de puntuación tienen limitaciones significativas. Una es que se construyen utilizando datos principalmente de europeos del norte. Eso significa que pueden no ser útiles para personas de Asia o África, donde el patrón de SNP es diferente, o para personas de ascendencia mixta. Incluso su desempeño para familias específicas de origen europeo no puede darse por sentado a menos que el procedimiento se pruebe cuidadosamente en un estudio clínico, algo que nunca se ha hecho, dice Akash Kumar, médico residente de Stanford y autor principal del estudio de Natera.

Kumar, que trata a pacientes jóvenes con trastornos raros, dice que los predictores genéticos plantean algunos problemas importantes. Una es que la gran cantidad de datos genéticos disponibles podría hacer que sea tentadoramente fácil evaluar rasgos no médicos. Hemos visto un cambio tan loco en la cantidad de personas que podemos estudiar, dice. No muchos tienen esquizofrenia, pero todos tienen una altura y un índice de masa corporal. Entonces, la cantidad de personas que puede usar para construir los modelos de rasgos es mucho mayor. Es un lugar único para estar, pensando en lo que deberíamos hacer con esta tecnología.

Niños más inteligentes

Esta semana, Genomic Prediction manejó un stand en la reunión anual de la Sociedad Estadounidense de Medicina Reproductiva. Esa organización, que representa a médicos y científicos especializados en fertilidad, dijo anteriormente que cree que probar embriones para detectar enfermedades de la vejez, como el Alzheimer, sería éticamente justificado . Citaba, entre otras razones, la libertad reproductiva de los padres.

Habrá un debate futuro sobre si esto debería ser legal o ilegal. Los países tendrán referendos al respecto.

La sociedad ha sido más ambivalente sobre la elección del sexo de los embriones (algo que permite el PGD convencional), dejándolo a criterio de los médicos. Combinadas, las posiciones de la sociedad parecen abrir la puerta a cualquier tipo de medición, quizás siempre que la prueba esté justificada por una razón médica.

Hsu ha dicho anteriormente que cree que la inteligencia es el fenotipo o rasgo más interesante de todos. Pero cuando probó su predictor para ver qué podía decir acerca de cuánto habían avanzado en la escuela los 500.000 sujetos británicos del Biobanco del Reino Unido (los años de escolaridad son un indicador del coeficiente intelectual), descubrió que el ADN no podía predecirlo ni de cerca. así como podría predecir la altura.

Sin embargo, el ADN sí explicó parte de la diferencia. Daniel Benjamin, un genoeconomista de la Universidad del Sur de California, dice que para grandes poblaciones, los puntajes genéticos ya son tan predictivos del logro educativo como si alguien creció en una familia rica o pobre. Añade que la precisión de las puntuaciones ha ido mejorando constantemente. Sin embargo, calificar los embriones para un alto coeficiente intelectual sería prematuro y éticamente polémico, dice.

La predicción de Hsu es que los multimillonarios y los tipos de Silicon Valley serán los primeros en adoptar la tecnología de selección de embriones, convirtiéndose en los primeros en realizar la FIV aunque no la necesiten. A medida que comiencen a producir menos niños enfermos y más excepcionales, el resto de la sociedad podría seguir su ejemplo.

Predigo completamente que será posible, dice Hsu sobre la selección de embriones con puntajes de CI más altos. Pero hemos dicho que nosotros como empresa no lo vamos a hacer. Es un tema difícil, como las armas nucleares o la edición de genes. Habrá un debate futuro sobre si esto debería ser legal o ilegal. Los países tendrán referendos al respecto.

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